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26.04.23Seminar Computing with words WS2001/021
Linguistische HeckenLinguistische HeckenSimon Meyer
26.04.23Seminar Computing with words WS2001/022
Linguistische HeckenLinguistische Hecken
Was sind linguistische Hecken?
Hecken Typ I
Hecken Typ II
26.04.23Seminar Computing with words WS2001/023
Was sind linguistische Hecken?Was sind linguistische Hecken?
Unscharfe Mengen sind zum Beschreiben unscharfer Kategorien, wie sie in natürlicher Sprache vorkommen
Daher liegt es Nahe zusätzlich zu den vorhanden mengenalgebraischen, logischen, und arithmetischen Operatoren auch natürlichsprachliche (linguistische) Operatoren einzuführen
26.04.23Seminar Computing with words WS2001/024
Was sind linguistische Hecken? Was sind linguistische Hecken?
„sehr“„mehr oder weniger“
„besonders“ „ziemlich“
„stark“
„schwach“
„praktisch“
„in mancher Hinsicht“„prinzipiell“
26.04.23Seminar Computing with words WS2001/025
Was sind linguistische Hecken?Was sind linguistische Hecken?
Nicht nur auf unscharfe Prädikate– Sehr groß...
Sondern auch zur Erzeugung von Unschärfe– „etwa“, „ungefähr“, „zirka“, ...
Auch Kombinationen möglich
26.04.23Seminar Computing with words WS2001/026
Zadehs Vorschlag zur Zadehs Vorschlag zur ModellierungModellierungLinguistische
Hecke als Operator
η:Φ(Ω) Φ(Ω)
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97
0
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0,8
1
1,2
1 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97
26.04.23Seminar Computing with words WS2001/027
Beispiel zu den elementaren Beispiel zu den elementaren Modifikationen Modifikationen
26.04.23Seminar Computing with words WS2001/028
Komplexe Fuzzy MengeKomplexe Fuzzy Menge
Eine Fuzzy Menge A heißt komplex, wenn es ein Tupel A1 ... An mit μ1... μn,und eine Funktion f gibt, so daß gilt: μ = f(μ1,...,μn)
26.04.23Seminar Computing with words WS2001/029
Beispiel für eine komplexe Fuzzy Beispiel für eine komplexe Fuzzy Menge:Menge:F = 1/Bahn + 1/FlugzeugP = 0.6/Bahn + 0.7/ BusS = 0.8/Bahn + 0.2/Flugzeug + 0.7/BusL = 0.6/Bahn + 0.4/Flugzeug + 0.3/Bus
UFV = 0.73/Bahn + 0.315/Flugzeug + 0.535/Bus
26.04.23Seminar Computing with words WS2001/0210
Unterschiede zwischen Hecken Unterschiede zwischen Hecken Typ I und IITyp I und IIHecken vom Typ I wirken direkt auf eine
Fuzzy Menge– „very“, „more or less“, „much“, ...
Hecken vom Typ II – „essemtially“, „technically“,...– Beziehen sich nur auf komplexe Fuzzy Mengen
bzw. deren Bedeutungskomponenten
26.04.23Seminar Computing with words WS2001/0211
Hecken Typ IHecken Typ I
Unscharfe Menge A = M(x)M (very x ) = CON(A)Exponenten der künstlichen Hecken so
gewählt, daß:– PLUS PLUS x = MINUS very x
Highly x = PLUS very xMore or less x = MINUS xMore or less x = DIL x
26.04.23Seminar Computing with words WS2001/0212
Kritik an Zadehs Definition:Kritik an Zadehs Definition:
Große Menschen sind automatisch auch sehr sehr groß
26.04.23Seminar Computing with words WS2001/0213
Kritik an Zadehs Definition:Kritik an Zadehs Definition:
26.04.23Seminar Computing with words WS2001/0214
Neue DefinitionNeue Definition
μmA(x) = um(μA(vm(x))
Definition von v(x) ist allerdings hochgradig Kontextabhängig
26.04.23Seminar Computing with words WS2001/0215
Nováks DefinitionNováks Definition
Novák definiert allerdings DIL und INT anders als Zadeh
DIL = 2u-u2
INT = 2u2 für u < 0.5
= 1-2(1-u)2 für u > 0,5
26.04.23Seminar Computing with words WS2001/0216
Bouchon-MeunierBouchon-Meunier
26.04.23Seminar Computing with words WS2001/0217
Bouchon-MeunierBouchon-Meunier
26.04.23Seminar Computing with words WS2001/0218
Bouchon-MeunierBouchon-Meunier
26.04.23Seminar Computing with words WS2001/0219
Beispiel Hecken Typ IIBeispiel Hecken Typ II
Für die Hecke „essentially“ berechnen sich die neuen Gewichtungen der einzelnen Gewichtungsfunktionen berechnen sich wie folgt:
.
26.04.23Seminar Computing with words WS2001/0220
Beispiel Sachbücher:Beispiel Sachbücher:
Gegeben:– Eine Menge von Sachbüchern S = [S1, S2, S3, S4]– Eine gewichtete Summe G über den
Bedeutungskomponenten F (fachlich gut), L(gutes Layout), V(leicht zu verstehen), B (gute Bibliographie), R(gutes Register), und U(der Unterhaltungswert)
– G = 0,65*F+0,03*L+0,15*V+0,1*B+0,04*R+0,03*U
26.04.23Seminar Computing with words WS2001/0221
Beispiel Sachbücher: (2)Beispiel Sachbücher: (2)
F = 0.3/S1 + 1.0/S2 + 0.9/S3 + 0.7/S4L = 1.0/S1 + 0.1/S2 + 0.8/S3 + 0.9/S4V = 0.6/S1 + 0.3/S2 + 0.8/S3 + 0.7/S4B = 0.7/S1 + 0.7/S2 + 1.0/S3 + 0.8/S4R = 1.0/S1 + 0.0/S2 + 0.9/S3 + 1.0/S4U = 0.7/S1 + 0.0/S2 + 0.1/S3 + 0.1/S4
G= 0.45/S1 + 0.77/S2 + 0.87/S3 + 0.71/S4
26.04.23Seminar Computing with words WS2001/0222
Beispiel Sachbücher: (3)Beispiel Sachbücher: (3)
Anwendung des eben definierten „essentially“ Operators auf G:
mG = 0.922*F + 0.002*L + 0.049*V + 0.022*U + 0.003*B + 0.002*R
mG = 0.328/S1 + 0.952/S2 + 0.895/S3 + 0.702/S4
26.04.23Seminar Computing with words WS2001/0223
Quellen:Quellen:
Benno Biewer: Fuzzy Methoden, Springer Verlag
26.04.23Seminar Computing with words WS2001/0224
Fuzzy Land